Progettazione e realizzazione di una piattaforma informativa a supporto delle decisioni nella distribuzione di Gas Naturale Liquefatto su strada

Abstract

Questa tesi tratta il problema della distribuzione del Gas Naturale Liquefatto (GNL) su una rete stradale. Per risolvere questo problema, dobbiamo consegnare GNL verso i punti vendita da una set di disponibili basi di carico. Tali consegne dovrebbero essere effettuate in modo tale che la distanza totale percorsa sia ridotti al minimo e i probabili eventi di stock-out presso i punti vendita sono evitati. L’obiettivo della tesi è quello di proporre un metodo per risolvere questo problema logistico. Sia un modello matematico che un’euristica sono proposti per risolvere il problema. Questa euristica esegue una procedura di clustering per collegare ogni punto vendita con un unico base di carico. Quindi, le consegne sono programmate, dando la priorità alle stazioni di servizio con un’alta probabilità di esaurimento delle scorte su un orizzonte di routing. In base all’euristica proposta, un componente software è progettato e implementato in un contesto reale. Funzionerà come una piattaforma di pianificazione per le consegne di GNL, integrata in un sistema di monitoraggio e gestione specializzato nel trasporto di merci pericolose, TIP (Transport Integrated Platform), creato dall’Università di Genova in collaborazione con Eni S.p.A. Questa nuova piattaforma di pianificazione è stata sperimentata ed è stata confrontata con la vecchia metodologia per la pianificazione delle consegne di GNL. I risultati dimostrano che la nuova metodologia supera quella vecchia ottenendo un costo di trasporto inferiore e un costo d’inventario ridotto nelle punti vendita.

This thesis deals with the problem of Liquefied Natural Gas (LNG) distribution over a road network. In order to solve this problem, we have to deliver LNG to multiple service stations from a set of available depots. These deliveries should be made in such a way that the total travelled distance is minimized and the probable stock-out events at customer sites are avoided. The goal of this work is to propose a method for solving this logistic problem. Both a mathematical model and a three-phase heuristic are proposed to solve the problem. This heuristic firstly performs clustering in order to link each depot with a set of stations. Then, the deliveries are scheduled over a routing horizon, prioritizing the service stations with a high stock out probability. Then, based on the proposed heuristic, a software component is designed and implemented in a real-life context. It is going to function as a planning platform for LNG deliveries, integrated into a broader platform, TIP (Transport Integrated Platform), a monitoring and management system specialized in the transportation of dangerous goods, created by the University of Genoa in collaboration with Eni S.p.A. This new planning platform was tested, and it was compared with the old methodology for planning LNG deliveries. The results demonstrate that the new methodology outperforms the old one by achieving a lower transportation cost and a reduced inventory cost at the service stations.